المزج Blending: تجميع النماذج بمساحة منفصلة

الخلاصة السريعة

درّب النماذج الأساسية على جزء، وأنتج تنبؤاتها لجزء المزج الذي لم تستخدمه في تدريبها، ثم درّب المجمع على تلك التنبؤات وتسمياتها. بعد تعلمه تصبح مساحة المزج بيانات تدريب للمجمع. ^[1]

• يحدد blending_frame في H2O الحالات التي تنتج منها تنبؤات تدريب المتعلم الفوقي. ^[1]
• في المثال ثلاثة أدوار منفصلة: تدريب الأساس، وتعلم المجمع، وتقييم المجموعة؛ الأعداد للتوضيح فقط.
• تنبؤات مجموعة مزج ثابتة تختلف عن توليد صفوف المجمع من طيات متعددة؛ وصف التنفيذ أهم من الاسم. ^[2]
• ما تعلّم منه المجمع لا يصبح تقييمًا نهائيًا مستقلًا له؛ حفظ مساحة صغيرة لا يضمن تمثيل المهمة جيدًا.

ما وظيفة مجموعة المزج؟

يوثق H2O أن تزويد blending_frame يشغل وضع المزج، وأن تنبؤات الحالات في هذا الإطار تستخدم لتدريب المجمع. ^[1]

لا نضع الحالات المنفصلة هنا لمجرد عرض رقم نجاح. نحتاج تسمياتها لكي يتعلم المجمع ربط مخرجات النماذج بالهدف. إذا أعطت النماذج لحالة واحدة قيمتين 0.3 و 0.7، تصبح القيمتان مدخلين للمجمع مع تسمية الحالة. الأرقام من إعداد المقال، ولا نفترض من هذا الصف طريقة جمع مثلى.

مثال بثلاثة أدوار

نفترض 100 حالة تعليمية ونخصص 80 لتدريب النماذج الأساسية، و 10 لتكوين جدول المزج وتدريب المجمع، و 10 لتقييم البناء النهائي. هذه أعداد مصطنعة وليست نسبة موصى بها. لا تستعمل النماذج الأساسية الحالات العشر الخاصة بالمزج في تدريبها ضمن هذا المثال.

بعد التدريب الأساسي، تنتج كل نسخة مخرجات الحالات العشر نفسها، وبالترتيب نفسه. نضم أعمدة المخرجات ثم تسميات الحالات لتعلم المجمع. عند تقييم الحالات العشر الأخيرة، تنتج النماذج الأساسية مخرجاتها، ويطبق المجمع المتعلم طريقة الجمع. كل جزء أدى وظيفة مختلفة، حتى لو كانت الأعمدة الأصلية متشابهة.

كيف يختلف عن بناء الطيات؟

يعرض المثال الرسمي فصل train وblend ثم تدريب النماذج على train وتمرير blend للمجموعة. ^[1]

في وصفنا للمزج، يرى المجمع صفوف مجموعة ثابتة خصصناها لهذه الوظيفة. أما بناء خارج الطيات فيمكن أن ينتج لكل حالة صفًا بواسطة نسخة تدربت على الطيات الأخرى، ثم يجمع هذه الصفوف. الفارق هنا في إنتاج مادة تدريب المجمع، وليس في أن المجمع سحري أو أنه يضمن دقة أعلى. ^[2]

قد تظهر أسماء المزج والتكديس باستعمالات مختلفة في الأدوات. اطلب وصف الحالات التي دربت كل مستوى، وكيف تولدت التنبؤات، قبل الاعتماد على التسمية وحدها. لا يلزم أن تتطابق جميع الخيارات بين برنامجين يقدمان تعلّمًا فوقيًا.

لماذا لا تكفي نتيجة مساحة المزج؟

إذا حسبت نجاح المجمع في الحالات التي تعلم منها، فقد وصفت نجاحًا على مادته التدريبية. انفصالها عن تدريب الأساس لا يجعلها غائبة عن تدريب المجموعة كلها. هذه نتيجة من الأدوار التي حددناها، وليست تجربة دقة.

راجع أيضًا هل الحالات العشر تمثل ما ستصادفه المجموعة، وكيف اختيرت الإعدادات. وإذا تغيرت النسخ الأساسية بعد إنتاج الجدول، فلا تفترض أن المجمع ما زال يقرأ مخرجات ذات المعنى والسلوك نفسيهما. احفظ النسخ وترتيب الأعمدة، وقيّم البناء الذي ستستعمله فعلًا، دون تحويل النسبة المصطنعة إلى خطة عامة.